OSSをDX戦略に組み込む【第2部】
OSSでビジネスの枠組みを変える
OSSコンソーシアム データベース部会 梶山隆輔

DXとデータベース¨¨

DXを実現する上で「データ」の活用が鍵を握る¤

データの活用には管理や集約のためのデータ基盤が必要¤「データベース」がデータ基盤の中核を担う

ここでいう「データベース」はリレーショナル・データベースとは限らない多種多様なデータベース製品¨

DB-Enginesのランキング¤¤

上位5製品の顔ぶれは過去8年同じ(2014年1月の5位はIBM Db2)
上位3製品と4, 5位の差は緩やかに狭まりつつあるPostgreSQLの歴史
PostgreSQL History
lines of code
⇥⌥

⌃⌥
⇧
⌃⌥
⌅
⌃⌥
⇤
⌃⌥
⇥
⌃⌥

⇧
⌅

Streaming
replication

Sub-query
Multi byte

WAL log
TOAST

Multi
Processor

Rowlocks
MVCC

Concurrent
VacuumDeclartive
Partioning

Materializedview
Foreign datawrapper
UPSERT

Incremental sort
ParallelQuery

PL/pgSQL⇥

LogicalReplication

Recursive SQLWindow function

Trigger⇤

JSONB
Logicaldecoding

WindowsHOT
Full text
searchautovacuum

Scale up to 80
cores
CascadingGeneratedtrue serializable replication
Columns
isolation
level
JIT

6.1 6.2 6.3 6.4 6.5 7.0 7.1 7.2 7.3 7.4 8.0 8.1 8.2 8.3 8.4 9.0 9.1 9.2 9.3 9.4 9.5 9.6 10.0 11.0 12.0 13.0

1997
2021/3/5

OBCI誕生2020
6

オープンソースカンファレンス(OSC) 2021 Online/Spring
OSSコンソーシアムとオープンソースビジネス推進協議会 (OBCI) の共同企画トラックの資料よりMySQLの歴史
MySQLの歴史
1995

2000

2005

MySQL
1.0-3.22⟃⵸2010

Sun

3.23

‫ٖزأ‬٦‫ؒآ‬ٝ‫آ‬ٝ (ISAM, HEAP) MyISAM‫سحٖأثٕو‬InnoDB
Windows㼎䘔/64bit㼎䘔ٖ‫؛ٔف‬٦‫ّء‬ٝ傈劤铂俑㶵‫؝‬٦‫( س‬SJIS/UJIS)

4.1Unicode㼎䘔‫ؙٔؒـ؟‬CSV, ARCHIVE
ndbcluster

4.0

Ⰻ俑嗚稊/GIS (MyISAM)醱侧‫ذ‬٦‫ٕـ‬
UPDATE/DELETE穈‫׫‬鴥‫ٔٓـ؎ٓ׫‬㘗‫؟‬٦‫غ‬

5.05.1‫ٕـؚؖٓف‬٥‫ٖزأ‬٦‫ؒآ‬ٝ‫آ‬ٝ٥،٦‫ٍثؙذؗ‬‫ػ‬٦‫صّء؍ذ‬ٝ‫ؚ‬‫ُآ؛أؙأة‬٦ٓ

Copyright © 2021, Oracle and/or its affiliates

Oracle5.6

memcached API
UNDO邌걄㚖
Global Transaction ID‫ٖأسحٖأثٕو‬٦‫(ـ‬DB)ؔٝٓ؎ٝALTER TABLE‫ٓز‬ٝ‫هأ‬٦‫ٕـة‬邌걄㚖

5.5

InnoDBָ‫חزٕؓؿر‬彊ず劍㘗ٖ‫؛ٔف‬٦‫ّء‬ٝ
PERFORMANCE_SCHEMA‫زأ‬،‫ءٗفس‬٦‫ٍآ‬‫زأ‬،‫ؿس‬؋ٝ‫ّءؙ‬ٝؕ٦‫ٕا‬/‫ؖٔز‬/‫ُؽ‬٦
XA‫ٓز‬ٝ‫ّءؙؠ‬ٝ
INFORMATION_SCHEMA5

2015

5.7

8.0‫ر‬٦‫ٔشّءؙ؍رة‬‫زٕؓؿر‬俑㶵‫؝‬٦‫ س‬utf8mb4‫ًُؗس‬ٝ‫زأز‬،♶〳鋔؎ٝ‫أؙحر‬‫؍ذُٔؗإ‬ROLEⰟ鸐‫ذ‬٦‫ٕـ‬䒭Windowꟼ侧
CHECKⵖ秈
Clone‫؎ؚٓف‬ٝ倜‫ؠ؎و؍ذفؔ ٕرٌزأ؝‬ٗ‫؛ٔفٖ أٖأ‬٦‫ّء‬ٝ‫اثٕو‬٦‫؛ٔفٖ أ‬٦‫ّء‬ٝ‫ؚٕ‬٦‫؛ٔفٖ ف‬٦‫ّء‬ٝ‫ٖأسحٖأثٕو‬٦‫ـ‬Ⰻ俑嗚稊CJK㼎䘔/GIS (InnoDB)‫؍ذُٔؗإ‬䓼⻉ (㼎䘔)NoSQLؔ‫ّءف‬ٝ (JSON)「PFデジタル化指標」の項目より¨

1-2.ITシステム全体 - 評価項目

分類項目

設問内容

機能システムの独立性

2 データの独立性

機能システムごとに、データベース・表・項目は独立しているか※複数の機能システムで同じデータベース・表・項目を参照・更新すべきではない¨

マイクロサービス・アーキテクチャではDB台数が増えがち¤ DBのライセンス・コストが課題に？

「PFデジタル化指標」の項目より¨

1-2.ITシステム全体 - 評価項目

分類

項目

設問内容

データ活用の仕組み

3 データ分析の仕組み

機能システム横断的なデータ分析の仕組みを持っているか、またはクラウドサー
ビスなど外部サービスを活用しているか。各機能システムからインプットされたデータに加えて、外部から入手したデータもあわせて分析できるか。
※データの取り込み、分析(仮説検証)、可視化など¨

DB側の分析支援機能も従来以上に充実
PostgreSQL: パラレルクエリ、BRINインデックス、PG-Strom¤ MySQL: MySQL HeatWave Database Service¤ どちらもレプリケーション構成による負荷分散も可能¤¨

Apache Superset, Apache Zeppelin, Metabase, Grafanaなど
OSSのデータ可視化ツールも充実

MySQLの⾼速クエリ処理アクセラレーター

インメモリ・カラムナアーキテクチャをベースに複雑なクエリ処理を⾼速化
OLTPと⾼速OLAPを同⼀インタフェースで実現
ü 対Amazon Aurora 1100倍

オラクルが100％開発・提供する
クラウド・サービスü Oracle LabsのRAPIDプロジェクトの成果を実⽤化
ü OracleCloudでのみ利⽤可能

ü 対Amazon RedShift 18倍(TPC-H, 4TB)

New

圧倒的なコスト効率化を提供
ü 対Amazon Aurora 1/3以下
ü 対Amazon RedShift 1/3

8MySQL Database—Standard–E3$0.038OCPU per hour

MySQL Database—Standard–E3–Memory$0.002
2

Gigabyte per hour

HeatWave—Standard–E3*minimum 3 nodes ($789 per months)$0.3536Node Per Hour

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MySQL
Autopilot
Data driven
Query driven
ML Automation

機械学習を活⽤したDB管理効率化
ü DBAの各業務を⾃動化・効率化
ü 実⾏履歴から学習して⾼速化を図る

HeatWaveのアーキテクチャ

MDSに追加されたデータは分析クエリで即座に利⽤可能• アプリケーション側からはMySQLに対してSQLを実⾏するのと同じ
Insert/Update

分析
クエリ

結果
セット
並列化

MySQL Database Service

HeatWave Node

MySQL コンパイラ & オプティマイザー

OLTPクエリ
最適化

MySQL クエリ実⾏

分析ジョブスケジューラ

分析クエリ
最適化
InnoDB
ストレージエンジン

クエリ
プッシュダウン

インメモリデータ管理
リアルタイム更新

結果9

分析クエリ実⾏

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リロード

Object Storage

「PFデジタル化指標」の項目より¨

2-2.機能システムごと

分類

項目

設問内容

データ活用性

2 新たなデータの追加容易性

上記データ定義に対して、新たに活用するデータについても、容易に追加できるようになっているか。

¨

OSSのRDBMSでもデータ定義の柔軟性を強化¤ PostgreSQL: JSON/JSONB型、XML型¤ MySQL: JSON型、インスタントAdd Column、オンラインDDL

「PFデジタル化指標」の項目より¨

2-2.機能システムごと

分類

項目

設問内容

アジリティ(非機能要件への対応)

7 アクセス急増への俊敏な対処

アクセス数の急激な変化に対して、業務機能単位でのリソース増減を容易に実施できるか。※例えば、処理量増加に対して、素早くリソース拡張で対処し、通常状態ではリソースを元に戻すなど¨

DB単体よりもインフラ型での対応がメインか¤ クラウドではリソースの増減は基本機能として提供

ご案内：gihyo.jp連載
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データベース部会の有志により毎月連載¨ MySQLやPostgreSQLのリリース情報や事例、セミナーの案内を掲載¨ 不定期で他のOSSのデータベース製品情報も¨